Mar, 2024

人像风格化框架中的肤色感知与裸露识别

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TL;DR该研究提出了一种肖像风格化框架，结合了一个裸露内容识别模块（NCIM）和一个肤色感知肖像风格化模块（STAPSM），成功地解决了肖像风格化中的输入内容过滤和肤色特征表达的挑战，满足了实际应用的关键需求。
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发现论文，激发创造
  • WebtoonMe: 基于数据中心的全身肖像风格化方法

    本文提出了一种基于数据的解决方案来构建全身肖像风格化系统，通过新颖的数据准备方法，实现了高质量的全身肖像风格化，同时解决了以往方法中存在的一些问题。

    Oct, 2022

  • 基于样例的 3D 人像风格化

    本文介绍了一个用于一次性 3D 肖像样式转移的框架，可以在仅需要一幅不同样式图像的情况下，生成具有几何和纹理风格的 3D 面部模型，而不是一整套相关样例。本文探索了两个阶段，以利用三位面部关键点转换来捕捉粗略的几何样式，并利用差分渲染器，在多视角框架下 对规范纹理进行样式转移。实验表明，我们的方法在不同的艺术风格上取得了稳健的结果，并优于现有的方法。

    Apr, 2021

  • 质量引导的人像照片肤色增强

    通过学习图像具有不同质量评分的分布，我们提出了一种质量引导的图像增强范式，使得图像增强模型可以连续调整图像以适应不同的质量要求。通过主观质量评估实验和自然图像实验证明了我们方法的有效性和广泛适用性，特别是在肤色调整方面。

    Jun, 2024

  • 个性化图像增强技术，基于掩膜风格建模

    本研究提出了一种个性化图像增强方法，使用遮蔽风格建模技术为每个用户个性化地增强输入图像并在 Flickr 数据集上进行训练，实现了基于内容的个性化图像增强，并在用户研究中证明了优于其他方法的效果。

    Jun, 2023

  • 自动内容感知色调风格化

    本文介绍一种利用大量照片集合无监督学习给定输入的风格排名并选择一种多样性匹配的样式进行风格迁移，并提出一种新技术将选择的示例的全局色彩和色调转移到输入照片而避免产生常见的视觉伪影的技术。我们的风格选择和转移技术在广泛的输入摄影中产生引人入胜，无超出显示器的结果，并且用户研究表明我们的结果优于其他技术。

    Nov, 2015

  • 人脸图像的包容性规范化为护照格式

    本文提出了一种基于风格的人脸规范化模型（StyleFNM），通过控制预训练的生成对抗网络生成类似护照照片的平衡数据集，以去除大多数内人变化，如姿势变化、恶劣光照、低分辨率、模糊、面部表情和太阳镜等附件，从而产生更真实的输出并显著提高人脸识别系统的准确性和公平性。

    Dec, 2023

  • DreamSalon: 一个分阶段扩散框架，用于保留可编辑面部生成中的身份 - 语境

    DreamSalon 是一个噪声引导的阶段编辑框架，专注于详细的图像操作和身份环境保持，通过识别预测噪声的频率和梯度来确定编辑和增强阶段，并通过混合源和目标文本提示来指导模型对特定编辑区域进行精确操作，在人脸编辑领域高效而忠实地编辑细节，并在定性和定量上优于现有方法。

    Mar, 2024

  • 利用外观感知姿态风格化器生成人物图像

    本文介绍了一个使用新型生成器的端到端框架来生成逼真的人像。该框架高度灵活，可通过处理不同的人像因素实现可控制性，并采用自适应补丁规范化技术，在两个基准数据集上成功生成真实和视觉上吸引人的结果。

    Jul, 2020

  • 基于扩散模型的人脸交换

    基于扩散模型的人脸交换技术，利用 IP-Adapter、ControlNet、以及 Stable Diffusion 的修复工艺实现人脸特征编码、多条件生成和修复操作，更进一步通过面部指导优化和 CodeFormer 进行混合提高生成质量。

    Mar, 2024

  • FaceStudio：在几秒钟内将您的脸放到任何地方

    本研究通过引入直接前馈机制和混合引导框架，以人物图像为重点，实现了保留主体身份的图像合成，旨在快速高效生成艺术肖像和身份融合图像，并在定性和定量评估中证明了方法在高保真度和效率方面的优越性。

    Dec, 2023